隐Markov模型相关论文
本文主要针对非线性Markov跳变系统的异步控制和异步故障检测进行了深入地研究。Markov跳变系统,作为一种混合系统,在描述具有结构......
论述了隐Markov模型(Hidden Markov Model,HMM)的理论与算法,综述了该方法在故障诊断中的国内外现状.HMM具有很好的包容性,是一种......
设备性能退化评估研究对指导设备维护、避免恶性事故的发生有重要的意义.本文提出一种基于多Agent的设备性能退化评估模型,并对子......
图像分割是图像分析中的一项关键技术，是进一步对图像进行识别、跟踪、理解和编码的基础，具有十分重要的意义，多年来一直受到广泛关注......
对等网络(Peer-to-Peer, P2P)由于其具有工作效率高，可扩展性强，充分利用网络边缘节点等特点已被广泛应用于实际系统中。但P2P网络固......
回转窑熟料烧结是氧化铝生产工艺中的关键工序。烧结过程是一类典型的复杂工业过程，用机理分析或系统辨识的方法建模难度很大。在鼓......
该文基于语音产主的模型,从时域、频域,特别是从倒谱出发,对语音信号进行分析,并结合模式识别的理论,论述语音识别的基本理论.HTK......
随着科技的发展，出现了越来越多的具有计算能力的设备，而且这些设备都朝着小型化和嵌入化的方向发展，传统的以计算机为中心的计算模式......
如何在浩如烟海的Web信息中更好地找到用户关心的信息，是搜索引擎面临的一个极大的挑战。主题爬行器通过将下载页面限定在特定的主......
随着基于Android系统智能手机的日益普及,特别是伴随着3G网络的普及以及4G业务的高速发展,智能手机已经取代了部分电脑的功能逐步......
近年来,时间序列数据挖掘的研究技术在很多领域得以应用。合适的时间序列模型是对序列特性的一种反映,由于基于模型的时间序列数据......
本文给出了一种基于小波变换和隐Markov模型(HMM)的声调识别方法。根据小波变换检测信号突变的性质,充分利用多分辨率分析,准确可......
在低速率语音编码算法中,如何对特征参数进行有效的量化表示是影响声码器合成语音质量的关键因素。该文提出一种能量参数解码端恢......
[目的]： 尝试将隐Markov模型引进慢性病流行病学研究领域，为制定2型糖尿病不同发展阶段的重点防治措施提供更为翔实、可靠的科学......
人脸自动识别是计算机科学的一个前沿课题,有着十分广泛的应用前景,其对人脸的自动识别涉及到模式识别,数字图像处理,生理和心理等......
脉搏波是人体心脏有节律的收缩射血,血液流经弹性血管所产生的波动。不同的个体在不同的生理状态下的脉搏波波形是不同的,因此脉搏......
该文提出一种改进的基于隐Markov模型(HMM)和Bayes信息准则(BIC)的说话人日志系统。它用来检测会议语音数据中“谁在什么时候说话......
本文以旋转机械为研究对象，在HMM模式识别理论和方法的基础上，研究了基于HMM模型的故障诊断系统的功能与实现方法，并且在转子实验平台......
步态识别作为一种新的生物特征识别技术，通过对人行走姿势的分析实现对个人身份的识别和认证。相比其他生物识别方法其突出特点是可......
滚动轴承广泛应用于旋转机械中,然而由于各种原因,滚动轴承很容易发生各种形式的故障,因此对滚动轴承开展故障诊断便成为保证设备......
该文在国内率先开展了基于隐Markov模型的细胞膜离子单通道电子流信号的恢复及参数伏的算法研究.该文验证了这里的各种算法对信号......
隐Markov模型作为重要的研究工具，近几十年来在弱相依变量的建模，发音过程、神经生理学、生物遗传等问题的研究上得到了广泛的应用。......
隐Markov模型作为马氏链的推广，近几十年来在弱相依变量的建模，发音过程、神经生理学、生物遗传等问题的研究上得到了广泛的应用。虽......
针对 P2P网络中存在的安全问题，本文提出一种基于隐Markov模型(Hidden Markov Model, HMM)的P2P信任模型，采用HMM对节点行为进行建模......
在网络安全态势评估方法中,基于隐Markov模型的评估方法能较准确的反映网络安全状态的变化。但模型建立过程中,观测序列与转移矩阵......
在行为金融前景理论框架下研究跨市场间的状态转移资产配置问题,构建隐Markov——混合正态分布模型描述股票、债券和商品混合市场......
目的评价隐Markov模型在2型糖尿病不同发展阶段影响因素分析中的拟合稳健性。方法将697例2型糖尿病患者资料分成两个亚组,对2型糖......
参数共享是基于隐Markov模型(hidden Markov model, HMM)的语音识别系统的参数训练中的一个关键性问题,因此在语音识别的诸多领域......
为了减少语音数据量 ,提高处理速度和识别的准确性 ,提出了一种采用公共码本、个人隐 Markov模型 (HMM)和个人拒识阈值进行两级决......
为解决红细胞的计算机自动识别问题 ,引入了混合隐 Markov模型对彩色细胞纹理进行识别 ,采用螺旋型采样方法 ,应用一维隐 Markov模......
隐MARKOV模型(HMM)是一种处理非平稳时间序列的统计模型,根据钢水浇铸振动信号的特点,作者提出把HMM应用于钢水振动信号的下渣识别......
通过分析切削过程刀具产生的振动信号的特点，引入自回归（AR）模型来表征刀具切削过程的工作状态；并利用隐Markov模型（HMM）对经AR模型处理......
针对现有基于隐Markov模型的协议异常检测方法中存在的训练样本不足和初始参数敏感问题,提出一种基于改进遗传算法和隐Markov模型......
针对非平稳时变信号，提出一种基于隐Markov模型《HMM）的机械振动源数估计方法。该方法结合隐Markov模型理论与自相关测定，通过比较不......
以微径铣刀磨损程度的识别为研究对象,考虑可能出现的单齿切削现象,建立了刀具磨损的隐Mark-ov模型。模型首先判断刀具在稳态切削......
针对传统的基于隐马尔科夫模型（HMM）的设备评估模型大多假定设备状态间的转移概率不变,忽略了实际运行中设备状态间转移概率会随使用......
对于隐Markov模型(HMM),经典的参数重估方法是Baum-Welch算法.该算法基于最大似然准则,具有快速收敛和保证似然度单调增的优点.但......
如果转子机械系统存在潜在的缺陷,那么在转子启动过程的振动信号中就会出现异常现象. 因此研究转子启动过程的故障诊断方法对于选......
基于以太网的工业控制网络是工业控制系统的发展趋势。本文系统分析了以太工业控制网络系统的时延机理和相关的解决办法并结合遗传......
为了充分利用桥梁历史数据,通过桥梁技术状况确定并预测承载能力,提出一种基于隐Markov模型的桥梁承载能力退化模型。首先对承载能......
离子单通道信号是皮安级的随机离子流,用膜片钳技术可以记录下来.但由于信号的微弱性,记录中通道信号往往被背景噪声所淹没,传统上......
为了辅助重型数控机床的综合健康状态评估，从性能劣化角度出发，建立基于多性能参数多观测序列的隐Markov健康状态评估模型，改进了以往......
利用小波域隐Markov模型能够有效地改善合成孔径雷达(SAR)图像信息提取的效果,而乘性斑点噪声影响下的隐状态的估计是其中的关键问......
文章的目的是要研究一类状态链依赖观测链的新的隐Markov模型的若干性质。首先根据马氏链的性质得到了这种新的隐Markov模型的强马......
引入隐Markov模型强马氏性的概念，并进一步研究了隐Markov模型在强马氏性方面的一些性质．...
